如何解决AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'错误

问题场景 #

运行MaskRCNN训练代码时触发如下错误：

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

涉及代码片段：

config = CustomConfig()
model = modellib.MaskRCNN (mode= "training", config=config, model_dir=DEFAULT_LOGS_DIR)
weights_path = COCO_WEIGHTS_PATH # Download weights file
if not os.path.exists(weights_path):
  utils.download_trained_weights(weights_path)
model.load_weights(weights_path, by_name=True, exclude=["mrcnn_class_logits", 
                                                        "mrcnn_bbox_fc","mrcnn_bbox", 
                                                        "mrcnn_mask"])

当前环境配置 #

!pip install keras==2.2.5
%tensorflow_version 2.x

报错原因 #

1. TensorFlow 2.x 默认启用即时执行（Eager Execution），移除了tf.placeholder这类TensorFlow 1.x的旧API；
2. 所用MaskRCNN版本基于TensorFlow 1.x开发，无法直接兼容TF2.x；
3. Keras 2.2.5是为TensorFlow 1.x适配的版本，和TF2.x搭配会产生API调用冲突。

解决方法 #

方案一：切换到TensorFlow 1.x环境（最简便） #

直接将环境切换为TensorFlow 1.x，搭配适配的Keras版本，完全兼容原MaskRCNN代码：

%tensorflow_version 1.x
!pip install keras==2.2.5 -q

重新运行训练代码即可解决该错误。

方案二：修改代码适配TensorFlow 2.x（适合保留TF2.x的场景） #

1. 在代码开头添加禁用即时执行的代码：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

2. 将代码中所有tf.placeholder替换为tf.compat.v1.placeholder；
3. 检查并替换其他TF1.x专属API（如tf.Session、tf.variable_scope）为tf.compat.v1下的对应方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Magic